简介：摘要：本论文深入研究了深度学习模型在图像分类中的核心原理和应用。我们首先介绍了神经网络基础、深度神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的原理，为理解深度学习提供了坚实的基础。然后，我们深入讨论了图像分类应用中的数据预处理、模型训练、性能评估和模型部署。这一研究为研究人员提供了关键的知识和技术，以利用深度学习在图像分类领域取得更好的成果。

简介：摘要：计算机技术在图像处理工作方面很明显有着人类无法比拟的优势。计算机技术可以通过交互式的操作去完成许多复杂的处理工作。这也是信息社会下图像处理必然的发展趋势。传统的图像处理工作非常繁杂，计算机技术的应用可以改变这种状况，它可以显示处理程序过程，能够在同一时间处理大量的图像，完成图像处理相关的编写程序，让图像处理工作生动有趣。对多种图像处理技术进行开发和利用，能够更好地推动完成图像处理的工作。基于此，文章对计算机技术在图像处理中的应用策略进行了研究，以供参考。

简介：摘要：随着人工智能应用在工业领域的深度下沉，轨道交通行业在智能应用、智能运维等领域，通过技术创新助力现车智能化运维，提升车辆自检测、自诊断智能化水平。为增强车载PHM模型可快速移植、可靠、高效部署应用能力，针对视频类数据，以图像识别模型为依托，通过搭建地面验证平台，完成软件系统、模型地面阶段的充分验证。

简介：摘要：将无人机、遥感等新兴技术与桥梁检测紧密结合，推进桥梁现代化、智能化升级势在必行。我国桥梁多，检测需求大， 传统桥梁检测方法难以满足日益增加的检测需求，亟需将无人机遥感检测技术应用于桥梁路面日常维护监测中。受传感设备限制，无人机无法直接获取高分辨率的桥梁路面全景图像，因此需要利用拼接技术进行图像合成。目前，桥梁路面遥感图像拼接技术仍然存在对齐误差、拼接畸变等问题，研究一种能够保持原有桥梁路面特征信息，且适应低空遥感图像特点的拼接方法具有一定的理论意义和实践价值。

简介：摘要：随着工业生产的不断发展，对流量仪表的检测和维护越来越受到重视。然而，传统的流量仪表检测方法存在着诸多问题，如成本高昂、周期长、精度低等问题。因此，如何提高流量仪表检测效率和准确性成为了当前亟待解决的问题之一。在这种情况下，图像处理技术的应用被广泛关注。本文重点研究图像处理在流量仪表检定中的应用，以提高流量计的可靠性和准确性。

简介：摘要：在深度学习技术迅速发展的背景下，各方对图像识别效率及准确率的需求也有所提升。所以，为更好地使用深度学习图像识别算法与分类算法，可运用多层神经网络，对图像信息进行理解及分类，以满足文字识别、人脸识别、物体识别以及车牌识别等场景要求。基于此,本文结合实际思考，首先简要分析了基于深度学习的图像识别与分类算法相关机理，其次阐述了基于深度学习的图像识别与分类算法分析。

简介：摘要：随着科学技术和工业技术的迅速发展，近年来我国对铸造产品需求在数量和质量上都有大幅度的提升。铸件在出厂前几乎都需要对其进行无损检测以保证产品质量。如今，无损检测技术已在航空航天、石油化工、机械制造等领域得到了广泛的应用。目前，射线检测技术在生产中的应用所占比例约40%，可见，射线检测仍然是十分重要的检测方法。传统的X射线检测技术是基于胶片成像和人工测评胶片，但这种方法存在工作效率低、人为客观因素影响大、无法实时成像、成本高以及图像管理不便等缺点。X射线实时成像及计算机图像处理技术结合了计算机数字图像处理技术与光电转换技术，可以通过图像增强将X射线图像转换为视频图像，再对图像进行数字化处理，以提高检测灵敏度和缺陷的识别能力，再利用计算机分析处理检测结果，进行检测结果评定，检测图像可长期在计算机或者光盘中进行保存，从而可使X射线检测实现自动化。

简介：摘要：本文对基于图像处理的输电线路异物识别的研究现状进行了详细的综述。首先对一些典型的算法进行了分析和评价，总结出算法中的不足，对比分析了各种算法的应用场景。最后总结现存的问题，分析并展望了深度学习应用于输电导线异物检测的优势。

简介：摘 要：随着交通行业和汽车技术的不断创新和飞速发展，汽车的保有量不断增加，加剧了道路的通行压力和交通事故发生的概率。基于无人驾驶理念的汽车主动安全控制技术和各类防撞技术的研发不断推进，也取得了较为显著的成果。图像识别技术可对道路和车辆进行识别，帮助实现车辆防撞预警，实现安全控制。本文首先对图像识别技术和车道偏离检测技术进行研究，对道路进行识别并设计了TLC 纵向偏离算法，结合预警模型对车道偏离情况进行准确判断和提醒。

简介：摘要：在科技迅速发展之中遥感技术也获得了愈发广泛的运用，在此基础上，遥感图像技术在各行各业，特别是测绘领域获得了更为深入的运用，本文以此为主题展开分析，以期能为测绘工作更加高质高效的开展提供参考。

简介：摘要：针对某光电和雷达图像实时融合系统，对融合系统设计进行了概述，并对系统的硬件架构和实时融合处理流程进行了介绍。最后给出了实时光电雷达融合图像的处理结果。

简介：摘要：信息技术的迅速发展和应用，加快了文物保护模式创新改革的速度。文物保护工作中应用数字图像修复技术，将图像与内容清晰的还原出来，为中国优秀传统文化的传承和保存提供了技术支持。所以，加强文物修复工作中数字图像修复技术应用研究的力度，对于我国文物保护水平的提升以及优秀传统文化的传承有着极为重要的意义。文章主要是就文物保护中数字图像修复技术的应用进行了分析与探讨。

简介：[摘要]对于地铁列车而言，为确保其运行安全稳定，往往需对其外观开展各项检测工作，但传统外观检查手段或方法很难达到较高的检测效率、精度。以至于迫切需要引入更具精度、效率化的检测系统。360°外观故障图像综合检测系统，其不但能够全面覆盖地铁列车整个车身，且具备极高检测精度和效率，适宜应用至地铁列车整车外观故障图像现场检测操作当中。鉴于此，本文主要围绕着地铁列车呈360°外观故障图像综合检测系统应用实践开展深入的研究和探讨，便于相关技术员今后能够充分发挥该系统优势，高效落实好地铁列车的外观故障相关检测工作。

简介：摘要：由于裂缝检测对道路养护和交通安全的实际重要性，道路路面裂缝检测一直是研究的热点。人们提出了许多方法来解决这个问题。本文综述了道路裂缝检测传统图像处理的三种主要方法，主要包括阈值分割、边缘检测和区域生长方法，对传统的基于图像处理的道路裂纹检测方法进行了详细的回顾。

简介：【文章摘要】：本文提出了一种基于YOLOv5的地铁车厢内客流密度检测方法。为了缓解地铁站内候车区域的客流分布不均导致的拥堵情况，将YOLOv5目标检测模型应用于车厢内人群密度的检测，利用卷积神经网络在图像中识别人群的位置和数量，并根据目标检测结果计算客流密度，实时进行拥挤度状况反馈，引导乘客前往人数较少的车厢对应站台排队候车。此方法在客流密度检测任务上具有较高的检测精度和较快的检测速度，在得到人群数量后自动分为四个拥挤度，以图像形式显示，可以实现实时客流密度监测，对车站的运营管理策略方案提出了一些建议，并保障乘客出行的安全，提高了候车舒适度。

简介：摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，图像识别算法已经成为了许多领域的关键技术。神经网络作为一种强大的模式识别工具，在图像识别任务中发挥着重要作用。随着神经网络模型的不断扩展和复杂化，算法的性能优化成为了一个紧迫的问题。本研究旨在对基于神经网络的图像识别算法进行优化研究，以提高其准确率和效率。介绍神经网络在图像识别中的基本原理和应用场景。将深入探讨当前常用的图像识别神经网络模型，将重点关注神经网络算法优化的方法与技术，损失函数的设计、正则化技术和参数优化等。

简介：摘要：随着科技迅速发展，红外视频图像处理技术在军事、医疗、科研等领域的应用越来越广泛，同时，光纤通信技术的引入，也为红外线视频图像处理变革提供支持。光纤通信技术凭借传输速度快、抗干扰能力强、传输距离远等优点，可以显著提升了红外视频图像的处理效率和稳定性。基于此，文章在此探究部队红外视频图像处理技术应用情况，并分析光纤通信技术和其融合应用的优势，希望为提升视频图像视觉效果提供更多支持。

简介：摘要:

简介：摘要：近景摄影测量是一种重要的地理信息获取技术，广泛应用于城市规划、土地资源管理和环境保护等领域。图像分割是其中一个关键步骤，它的准确性和效率直接影响着后续数据处理和分析的质量。本文通过对近景摄影测量中的图像分割方法进行研究和探讨，旨在提高图像分割的精度和速度，以满足实际应用的需求。

简介：摘要：文章论述了爆堆块度空间分布评价方法所运用的原理及爆堆块度在矿山中的应用，本文通过数理统计对岩石矿体二维投影形状特征值与三维信息的转换过程进行分析实现了二维投影形状特征值到三维几何特征值的转换。通过图像提取矿岩块体二维投影形状特征值估算爆堆空间体积级配信息，建立了不同形状模型估算块体体积的方法，对三维体积级配信息进行了修正。